Predikce hodnot v čase
Loading...
Date
Authors
Maršová, Eliška
Advisor
Referee
Mark
D
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
ORCID
Abstract
Tato práce se zabývá predikcí číselných řad, jejichž aplikace je vhodná i pro predikci vývoje cen na burze. Jsou vysvětleny postupy analýzy a práce s cenovými grafy. Také jsou objasněny způsoby strojového učení. Znalosti jsou využity k sestavení programu, který v řadě nalezne vzory umožňující predikci.
This work deals with the prediction of numerical series whose application is suitable for prediction of stock prices. They explain the procedures for analysis and works with price charts. Also explains the methods of machine learning. Knowledge is used to build a program that finds patterns in numerical series for estimation.
This work deals with the prediction of numerical series whose application is suitable for prediction of stock prices. They explain the procedures for analysis and works with price charts. Also explains the methods of machine learning. Knowledge is used to build a program that finds patterns in numerical series for estimation.
Description
Keywords
Číselné řady , časové řady , cenové řady , predikce , klasifikace , strojové učení , regresní analýza , neuronové sítě , genetické algoritmy , vzory , získávání znalostí , předzpracování dat , čištění dat , technická analýza , fundamentální analýza , automatické obchodní systémy , komoditní trhy. , Numeral series , time series , price series , prediction , classification , machine learning , regression analysis , neural network , genetic algorithm , patterns , knowledge extraction , data preparation , data cleaning , technical analysis , fundamental analysis , automated trading system , commodity market.
Citation
MARŠOVÁ, E. Predikce hodnot v čase [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2016.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Management a informační technologie
Comittee
doc. RNDr. Jitka Kreslíková, CSc. (předseda)
prof. Ing. Tomáš Hruška, CSc. (místopředseda)
doc. Ing. Vítězslav Beran, Ph.D. (člen)
prof. RNDr. Milan Češka, CSc. (člen)
doc. Ing. Peter Chudý, Ph.D., MBA (člen)
Doc. Ing. Lea Kubíčková, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2016-06-20
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm D. Otázky u obhajoby: Co to je exponenciální klouzavý průměr? Můžete jej definovat? Ze sekce 5.6 je patrné, že jste provedl testování s nejrůznějšími parametry (např. velikost okna, minimální profit). Bylo by možné rigorózně prezentovat analýzu citlivosti těchto parametrů (na základě změn parametrů vyhodnotit tyto změny v nalezeném řešení)?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena